求解压缩感知中信号重构问题的原始对偶算法

压缩感知理论(CS)是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值准确地重构稀疏信号是压缩感知理论中的核心问题。为求解稀疏信号的重构问题,文章利用了一种基于邻近点算法的自适应一阶原始对偶算法,并证明了其全局收敛性,该算法通过研究l1范数最小化来求解信号重构问题。最后,对提出的算法进行数据仿真,并与压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法进行了对比,数据表明文章提出的算法计算速度更快。     

有这么一个兵（外二首）

有这么一个兵 把手头上的公司 交给女友 自己来到大西北的哨卡 扛枪     

基于信息融合和扩维Kalman滤波技术的系统误差估计算法研究

针对采用复合制导体制的面空导弹武器系统,目标支路和导弹支路分开后,引起中末制导交班误差增大,必须进行相对系统误差补偿,探讨了相对系统误差的估计技术.基于信息融合和扩维Kalman滤波技术,建立了估计模型和算法,通过2种不同情景的仿真,验证了模型和算法的正确有效性.     

基于分形几何的信号特征提取技术及其应用研究

针对分形客观展现事物原貌的特点 ,从工程应用的角度分别对信号的分形性验证、有效分析区间的确定、分形性描述和刻画、设备状态的趋势分析等方面作了探讨 ,形成了基于分形几何的信号特征提取技术 ,并描绘出基于分形几何的设备故障诊断模式     

基于改进压缩感知的战勤网络状态监测模型

为提高战勤网络信息感知节点状态的监测效率,对经典压缩感知理论进行了改进,构造了一种适合于测量战勤网络状态的行和为零的贝努利测量矩阵,理论证明了原始重构算法依然适用于改进后的目标函数,同时提出了基于压缩感知的战勤网络状态监测模型。将改进后的压缩感知方法应用于提出的检测模型,对Hadoop进度跟踪机制进行改进,并在仿真环境下对解码精度、压缩比率、定位效率进行了测试和分析。测试结果表明：在保持与传统方法相同的监测精度下,新方法有效检测的战勤网络规模可提高约16倍。     

未知数量稀疏源盲分离的一种新方法

提出了一种新的用于未知数量稀疏源盲分离的统一方法。为了改善聚类分离的精度,该方法选取混合空间中半径给定的、中心位于原点的超球面以外的所有数据点,然后将这些数据点映射到中心位于原点的单位超球面上以得到集合Cy。由此,原来的聚类变为致密聚类,各聚类互相重叠的现象几乎消失。随后,先通过关于Cy的聚类分离来估计混合矩阵,再根据混合矩阵估计源,其中最佳不相似阈值和相应的聚类数量是自动生成的。计算机仿真结果验证了该方法对具有不同程度稀疏性源的有效性。当源充分稀疏时,重构信噪比大约是300 dB。因此,该方法精确、便利。     

沼气接进家里头

正7月14日,走进农三师四十八团二连,规划整齐、图案漂亮的25亩绿化带映入眼帘,小叶女真、红叶小波、龙柏、国槐等绿化苗木一一种植其中,职工住房掩映在红花绿树之中。"自从连队给我们家通上了安全、绿色、洁净的     

GM(2,1)模型的几种变换形式

ＧＭ（２,１）模型在灰色理论中是对非纯粹的指数发展过程进行预测的一种重要灰色模型,本文给出ＧＭ（２,１）模型的几种不同形式,并得到了灰作用量ｂ的一个重要结论。     

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